Künstliche neuronale Netz-Modelle in der Sportwissenschaft
Das Beschreiben und Analysieren von Phänomenen im Sport ist notwendigerweise mit dem Prozess der Modellierung verbunden. Auf einer abstrakten Ebene wird die Wahl der Sprache zur Beschreibung und Analyse der Phänomene genutzt, um reale Phänomene anhand einer Anzahl an subjektiv ausgewählten Symbolen vereinfacht abzubilden. Die Wahl der Symbole erfolgt dabei durch eine aktive und subjektive Entscheidung eines Forschers anhand einer begrenzten Anzahl an Kriterien, die zu einer vereinfachten Abbildung des realen Objekts führen (Stachowiak, 1973). Entsprechend ist jede Beschreibung eines Phänomens eine Abbildung eines Modell-Originals (reales Objekt) auf ein (vereinfachtes) Modell und ist Teil des Prozesses einer jeden wissenschaftlichen Modellierung. In diesem Prozess folgt auf die Festlegung des Modellzwecks eine Auswahl adäquater Modellvariablen, die als Ein- und Ausgangsvariablen unterschiedlicher Formen von Modellen dienen. Die Kriterien zur Auswahl der Variablen sind vielfältig und reichen von "nur messbar" bis zu hoch sophistischen mathematischen Extraktions-Prozeduren. Unabhängig von der Art des Modells dient es nach Abschluss des Konstruktionsprozesses zur Simulation der Realität. Der Unterschied zwischen dem simulierten Ergebnis und der Realität wird hierbei oft als ein Maß für die Güte eines Modells verwendet. Üblicherweise wurden dazu lineare statistische Ansätze für umfangreiche Datenansätze vorgeschlagen. Nichtlineare Anwendungen wie künstliche neuronale Netze (im Folgenden KNN) fanden zunächst außerhalb der Sportwissenschaft umfangreiche Anwendungen z. B. im Gesundheitsbereich (vgl. Begg, Kam-ruzzaman & Sarker, 2006) und in der klinischen Forschung (vgl. Schöllhorn, 2004), bevor sie unterstützt durch Perls Aktivitäten und Entwicklungen in der Sportwissenschaft Verbreitung fanden. Ursprünglich wurden KNN in der Mitte des 20. Jahrhunderts entwickelt und während der 80er und frühen 90er Jahre mit großem Erfolg weiterentwickelt und in unterschiedlichen Bereichen angewandt (Kohonen, 2001). Das Ziel des Beitrags ist die Darstellung von Möglichkeiten der Anwendungen von überwachten und unüberwachten KNN zur Modellierung von Fragestelllungen im Sport (zu den allg. Grundlagen der KNN-Modellierung im Sport vgl. Schöllhorn, Jäger & Janssen 2008; zur Theorie der KNN vgl. z. B. Zell, 1996).
© Copyright 2010 Sportinformatik gestern, heute morgen. Festschrift zu Ehren von Prof. Jürgen Perl. Veröffentlicht von Feldhaus, Ed. Czwalina. Alle Rechte vorbehalten.
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| Notationen: | Naturwissenschaften und Technik Trainingswissenschaft |
| Veröffentlicht in: | Sportinformatik gestern, heute morgen. Festschrift zu Ehren von Prof. Jürgen Perl |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Hamburg
Feldhaus, Ed. Czwalina
2010
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| Schriftenreihe: | Schriften der Deutschen Vereinigung für Sportwissenschaft, 198 |
| Seiten: | 67-77 |
| Dokumentenarten: | Buch |
| Level: | hoch |